未來高等教育與人工智能融合發展的思考

楊玲

[摘 ? ? ? ? ? 要] ?人工智能的突飛猛進終將會在高等教育領域廣泛應用，未來高等教育應該主動迎接人工智能的到來，走二者共贏的融合發展之路。在厘清融合發展概念的基礎上探討融合發展的必要性，從硬件部分、軟件部分、潛件部分探討人工智能與未來高等教育技術的融合發展，從教師概念的外延、角色定位、素質重構方面探討人工智能與未來高校教師的融合發展，從學術性通行證、職業性通行證、事業心和技能性通行證方面探討人工智能與未來人才觀念的融合發展。

[關 ? ?鍵 ? 詞] ?未來高等教育;人工智能;技術的融合;教師的融合;人才觀的融合

[中圖分類號] ?G40 ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] ?A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文章編號] ?2096-0603（2019）14-0196-02

一、人工智能與高等教育融合發展的概念

人工智能（Artificial Intelligence，后面簡稱AI）最早在20世紀50年代由McCarthy提出，在阿蘭·圖靈關于人工智能的測試后，大量學者進行了相關研究，這時期的研究集中于計算、知識推理、專家系統等方面，但是其有限的計算速度卻制約著人工智能的進步。直到20世紀80年代，在日本和美國大量資金的支持下，出現了能模擬人類專家決策的程序系統，使推理和判斷成為可能，特別是人工神經網絡與機器的結合使主動學習變為可能。這時期的研究集中于語音識別、機器翻譯，但人工智能不具備實用價值，僅處于實驗室中。進入21世紀以后，三大技術（大數據、云計算、深度學習）驅動著人工智能的突飛猛進，其中，大數據能為人工智能的算法模型訓練提供豐富且優質的數據;云計算和專用人工智能CPU芯片的出現，使人工智能在大規模、高性能的并行運算成為可能，從而突破了人工智能發展中的有限運算能力的桎梏;深度學習使機器能夠在海量數據庫中進行自主學習，從而突破了人工智能發展中的算法瓶頸，使人工智能在圖像識別、語音識別、無人駕駛、機器人、數據挖掘等方面取得了飛躍性發展，其中深度學習技術中圖像識別的準確率甚至超過了人類肉眼，人工智能已從實驗室走向社會生活，2017年甚至被稱為人工智能產業化的元年。

經過幾十年的發展，現在我們所熟知的人工智能，簡而言之，就是“識別、模擬和延伸人類智能的能力。”這是一次全新的技術革命，這次的技術革命即將改變包括教育在內的許多領域，處在教育金字塔尖的高等教育應該以開放和包容的態度去尋找與人工智能融合發展的著力點和基本思路。人工智能作為計算機科學，其與高等教育的融合發展一般能想到的是指技術層面的支持，而且這種技術支持很大程度上是指硬件部分的支持，但是本文還將探討軟件部分和潛件部分的融合。此外，這種融合還包括人工智能與未來高校教師在教師概念的外延、角色定位、素質重構方面的融合，包括人工智能與未來人才觀念在學術性通行證、職業性通行證、事業心和技能性通行證方面的融合。

二、人工智能與高等教育融合發展的必要性

（一）人工智能對高等教育提出了新挑戰

眾所周知，人工智能產品，如AI翻譯器、AI運動員、AI主播等正在被開發并投入市場，這些產品對人的智能的模仿水平很高，甚至在2016年出現了打敗世界圍棋第一高手的AIphaGo，此外無人餐廳、無人超市的出現也與人工智能關系密切。為應對這種情況，2017 年7月8日，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，該文件強調圍繞教育、醫療、養老等迫切的民生需求，加快人工智能創新運用，提出要利用智能技術加快構建新型教育體系，教育人工智能時代（EAI）（Educational Artificial Intelligence）的未來已經到來。根據奈斯比特關于社會形態的劃分，從時間維度來看，農業社會時間以“過去”為主，工業社會時間以“現在”為主，信息社會時間以“未來”為主，在不同的社會形態，教育在時間維度上的特性和傾向將會不同。人工智能作為計算機科學的重要領域，處在信息社會的新階段，此時高等教育依然應該以“未來”為主，其在時間維度上的特性和傾向就是人工智能對高等教育提出的新挑戰：根據現在的情況預測社會發展的未來、把握社會發展的趨勢和引領社會發展的潮流。

（二）高等教育在人工智能時代步入新階段

根據馬丁·特羅按照毛入學率將高等教育劃分為三個階段的理論，毛入學率在15%以下是高等教育精英階段，在15%～50%是高等教育大眾化階段，當大于50%是高等教育普及化階段。高等教育既是一項著眼于現在的事業，又是一項面向未來的事業，在清晰地認識社會環境進入人工智能時代的同時，還需要面對高等教育步入高等教育普及化這一新階段的事實。在這一新階段的高等教育依然肩負著重復和再現人類已有的文明成果，但是也要創造和更新人類文明的新成果。

（三）高等教育與人工智能融合發展是新選擇

高等教育普及化后，高等教育的四大基本要素將會發生巨大變化，無論是教學手段的信息化、教學內容的海量化、師資隊伍的專業性、受教育對象的巨大性，都需要人工智能提供相關的支撐與保障，這就為高等教育與人工智能的融合發展指明了方向。一方面，研究人工智能的專家必然將目光投向高等教育，另一方面，所有致力于高等教育事業的專家、學者、管理者等都應該對人工智能有一個清晰的認識，二者之間融合發展的邏輯關系亟須被厘清。如何因勢利導地積極創新未來高等教育與人工智能融合發展的理念、實踐、機制，既是人工智能在高等教育有所作為會面臨的應然路徑，又是高等教育普及化的必然選擇。

三、人工智能與高等教育融合發展的基本思路

（一）人工智能與未來高等教育技術的融合發展

1.高等教育技術的硬件部分。人工智能在講授、演示、練習等整個高等教育教學過程中提供智能化的設備設施，如智慧教室、智慧機器人、智慧食堂、智慧實驗室、智慧學生公寓，從而打造智慧校園。教學場所從教室、教材、黑板、粉筆變為充滿電子白板、電子書包的智慧教室。智慧機器人不僅能實現獨立教學，比如，在佐治亞理工大學，機器人（吉爾·沃森）沒有出現任何問題地為學生授課了5個月，還具有智能閱卷技術，這一技術已在全國大學英語四六級考試、高考、成人高考等考試中進行了試點，結果顯示其水平和專家團隊的現場閱卷水平差不多。此外，高校的智慧食堂、智慧實驗室、智慧公寓等設施設備，雖然前期的資金投入會比較大，但是從長遠來看不僅能減少人工成本，還能提高智慧校園的自動化水平。

2.高等教育技術的軟件部分。這里的軟件是指與人工智能硬件相配套的教學和管理方面的系統。在教學方面主要從開發智能模擬軟件體現出來，比如，在醫學學科中開發模擬解剖實驗的系統，在法學學科中開發模擬國際關系的系統，在理學學科中開發宇宙演化、大氣湍流的系統，在工學學科中開發模擬航天飛行的系統。在管理方面，人工智能與學校內部管理可以從安全管理、考務管理等方面實現融合，以人工智能的人臉識別功能為例，不僅能識別不法分子，在學校的安全管理方面起著不可小覷的作用，還能識別考生的信息，在學校考務管理方面減少學校期末和常規考試中的工作量。

3.高等教育技術的潛件部分。其是指前面硬件系統和軟件系統得以產生的理論基礎以及帶有技術性色彩的研究成果。20世紀50年代人工智能的發展主要是基于符號主義方法，到80年代人工智能的發展主要是基于統計模型方法，可以說80年代人工智能的突破性發展是由于理論基礎從符號主義向統計模型的轉變。到了21世紀，人工智能發展的核心驅動力則變成了更具技術性色彩的研究成果，現在是大數據、并行計算、深度學習這三大技術驅動著人工智能的發展，這些核心技術的發展才能為智能化設備設施的開展提供可能，才能為高等教育各學科模擬軟件的開發提供可能。

（二）人工智能與未來高校教師的融合發展

1.人工智能驅使未來高校教師的角色重新定位。從科技的角度來看，人工智能中的機器人在知識的儲存和傳播、標準化批改作業甚至解惑答疑等方面都比高校教師具有明顯優勢，但是機器人暫時還無法在育人方面發揮作用，比如培養學生的人格、非智力因素、價值觀等，人工智能將替代部分老師，卻不可能完全替代老師。人工智能化時代，高校教師不會從舞臺上消失，但高校教師需要轉變自身的角色定位，比如，從封閉校園里的傳授者向人工智能化社會的參與者轉變，從一個人獨自教學向與人工智能協作教學轉變，從而實現與人工智能的有機組合，促進融合發展。

2.人工智能要求未來高校教師概念的外延擴大。從教師的外延來看，在傳統教育中，教師一般指學校里的教師，鑒于人工智能的超前性、應用性和復雜性等特點，人工智能化的未來高校教師，除了教育機構中具備人工智能教育水平的專業教師，還應該在人工智能的推廣階段招納和引進其他行業的工人、技術員和工作者，將這些人納入人工智能時代的高校教師隊伍。如為解決人工智能應用性特點，需要發揮跨行業人才的力量，引進IT行業中懂與人工智能相關教育技術、設備使用、系統分析的技術員和專家，除了他們本身的技術能力和水平，更重要的是讓他們帶領和培訓不懂人工智能的專業老師。

3.人工智能對未來高校教師的職業素質提出了新要求。人工智能時代的機器人不僅能代替高校教師進行一些簡單的、重復的、有標準的聽、說、讀、寫方面的輔導，甚至還能模擬人類為學生提供個性化的一對一的教學服務，如ITS（智能導師系統），該系統將教學的三要素程序化為三角模型，即教師程序化為導師模型，學生程序化為學習者模型，教學內容程序化為領域模型。這就驅使未來高校教師重構職業素質，除了具備本專業和學科的基本知識和素養外，還應該具備創新精神和意識，因為未來高等教育需要培養的是21世紀的創新者和革新者，如果未來高校教師本身都沒有這樣的創新精神，這種培養目標的實現將無從談起。只有正在從事一線教學的教師發揮創新能力，積極參與人工智能創新師資組建和團隊培訓等多種形式的教育改革浪潮，向高端人工智能人才學習，人工智能才可能和高校教師實現融合發展。

（三）人工智能與未來人才觀念的融合發展

人工智能化時代的未來高等教育應該具有怎樣的人才觀，不僅僅是現在的問題，每個歷史時期都存在同樣的問題。面對這一問題，國際教育委員會在1972年提出“學會生存”的人才觀，聯合國教科文組織在1989年提出“學會關心”的人才觀，國際21世紀教育委員會在1996年提出“教育的四個支柱”的人才觀。2017年，北京航空航天大學、中山大學、東南大學等知名高校都已經走在時代的前列，開始進行人工智能相關專業的設立和布局。2018年全國重點計算機高校的師生配合中國高校人工智能人才國際培養計劃，助推在5年內培訓5500名人工智能領域的教師和學生的目標。2017年，我國政府頒布的《新一代人工智能發展規劃》，騰訊頒布的《2017年全球人工智能人才白皮書》，美國高盛頒布的《全球人工智能產業分布》，這些文件和實踐都提出了一個共同的現實：中國需要加快人工智能領域人才培養的規模、速度、質量，21世紀人工智能化的教育人才觀呼喚新的風貌。

本文認為未來高等教育在很大程度上需要培養人工智能產業方面的人才，只有這樣才能使培養出來的人適應未來人工智能的時代。結合柯林·博爾關于教育的三張通行證（學術性通行證、職業性通行證、事業心和開拓技能通行證）和美國《為人工智能未來做好準備》中提到的人工智能的從業者（人工智能的研究人員、技術專家、應用者）以及不同類型高校的培養定位，探索人工智能與未來人才觀念融合發展的途徑：在人工智能時代，研究型大學應該著力培養具有學術性通行證的人工智能研究人員，普通的應用型高校應該著力培養具有職業性通行證的人工智能專家，高職高專學校應該著力培養具有事業心的人工智能應用者。

編輯 王 敏